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Cox-Snell R2

Ciao a tutti,

Sto stimando una regressione logistica e ho bisogno di ottenere il Cox-Snell R ² si nasconde da qualche parte o devo calcolarlo manualmente? qualcuno ha a portata di mano la sceneggiatura?

JMP mi fornisce solo McFadden e Nagelkerke per impostazione predefinita.

queste sono le definizioni che sto seguendo:

https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/

 

grazie!

Ron

Re: Cox-Snell R2

Dovrai calcolarlo dai risultati presentati nel rapporto Test intero modello usando la formula che hai citato. Non conosco uno script per questo calcolo, ma puoi cercare nell'area Scambio file di questa Community. Non so se è necessario uno script. La formula è abbastanza semplice.

Re: Cox-Snell R2

Dopotutto, la sceneggiatura non è poi così male. Questo esempio mostra un modo in cui potresti farlo:

 

Names Default to Here( 1 );

// example case: Big Class
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );

// fit binary logistic model
lr = dt << Fit Model(
 Y( :sex ),
 Effects( :age, :height, :weight ),
 Personality( "Nominal Logistic" ),
 Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) )
);

// access Whole Model Test report
lr rep = (lr << Report)["Whole Model Test"];

// obtain likelihood for reduced and full models
L intercept = Exp( -(lr rep[NumberColBox(1)] << Get( 3 )) );
L full      = Exp( -(lr rep[NumberColBox(1)] << Get( 2 )) );
N           = lr rep[NumberColBox(8)] << Get( 1 );

// compute Cox-Snell R square
r sqr cs    = 1 - (L intercept/L full)^(2/N);

// copy original report
label = lr rep[StringColBox(2)] << Insert Row( 2, { "RSquare (C-S)" } ) << Clone Box;
r sqr u = lr rep[NumberColBox(5)] << Get( 1 );
aicc    = lr rep[NumberColBox(6)] << Get( 1 );
bic     = lr rep[NumberColBox(7)] << Get( 1 );

// replace with new report
lr rep[Tablebox(2)] << Delete;
lr rep << Append(
 TableBox(
  label,
  Number Col Box( "", { r sqr u, r sqr cs, aicc, bic, N } )
 )
);

Re: Cox-Snell R2

È interessante che tutti i miei commenti siano scomparsi!

Re: Cox-Snell R2Grazie Marco. funziona perfettamente

Ron